三角网格模型上任意两点间的近似最短路径算法研究

提出一种任意三角网格模型上两点间的近似最短路径算法 该算法首先将三角网格模型表示为带权图结构 ,然后用Dijkstra算法计算带权图中两顶点间的最短路径 ,并将其作为网格模型上该两点间最短路径的初始近似 通过不断地迭代对相关三角形边进行自适应细分 ,并构造每次细分后新的带权图 ,从而对网格模型上的两点间最短路径进行迭代逼近 该算法效率高 ,可以很好地控制精度 ,适用于大型三角网格模型两点间最短路径寻找

复杂网络中近似最短路径问题

随着网络规模的不断增大,经典算法(如Dijkstra等)效率越来越低.针对这一问题,研究者们提出了许多近似搜索算法,但如何既能提高搜索效率又能保持准确性一直是一大难点.本文根据复杂网络的结构特性引入区域划分,同时改进树分解的构造,将图构造成一棵树进行搜索,得到了一个新的适合于复杂网络的最短路径近似算法.此外通过实例验证,该算法不仅在一定程度上降低了计算复杂性,而且保持了较高的近似准确性.